AI 都能写代码了,我为什么还要专门做一套 Python 教程?
最近这段时间，我打算在公众号「算法那点事」上更新一个新的系列：「快速吃透一个 Python 技巧」并且，这套课程完全免费，会以图文的方式长期更新，绝不藏私。想策划这个系列的原因，其实并不复杂。我的公众号粉丝数即将迈过 1000 这个门槛，关注此号的不少读者都是对 AI 算法充满热情的同学、研究生，或是正在钻研机器学习、深度学习、强化学习的朋友。很多人可能已经能写训练脚本、调用 PyTorch、跑模型，甚至借助 AI coding agent 完成不少编码工作。但这并不代表真正吃透了 Python。尤其是在
掌握AI智能体技能的全面指南
掌握AI智能体技能指南在当前数字化快速发展的背景下，AI智能体正逐步融入我们的日常生活，为各行各业带来深刻的变化。对于渴望掌握AI智能体技术的人而言，这是一个既充满考验又蕴含无限可能的领域。那么，究竟该如何有效地学习AI智能体呢？夯实基础知识首先，学习AI智能体需要具备一定的数学基础，包括线性代数、概率论和数理统计等。线性代数中的矩阵运算，是众多AI算法的核心支撑；概率论有助于理解数据分布和概率模型；数理统计则用于数据的分析与推断。这些知识如同构建高楼的地基，为后续深入学习更复杂的内容提供坚实的支撑。此外
AI时代来临，算法编程学习是否已无必要？
近日，与一位在北美科技企业任职的朋友交流，他同时也是我几年前计划赴英攻读软件工程博士学位的学生……当前，不少行业外人士声称，随着大型AI模型的面世，未来将不再需要掌握编程与算法知识。这位拥有顶尖企业面试经验的优秀学子，揭示了一个极为清醒的行业现实——真实的就业趋势恰恰与此截然相反。如今，头部科技企业对算法能力的考察，反而被提升到了一个前所未有的严格标准。人工智能技术仍处于非常早期的阶段，远未达到能够脱离人类自主演化的程度。想要培育出一个卓越的模型，其背后离不开极其庞大的人力投入。例如，至关重要且过程繁琐的